O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição complexa do neurodesenvolvimento, influenciada por fatores genéticos, epigenéticos e ambientais. Uma característica notável do TEA é sua maior prevalência em meninos em comparação com meninas, o que sugere que fatores de risco específicos ao sexo podem desempenhar um papel crucial no seu desenvolvimento. Estudos recentes têm se concentrado em identificar e entender melhor esses fatores para aprimorar a predição e, potencialmente, a prevenção do TEA.
Uma pesquisa recente utilizou aprendizado de máquina e dados de saúde nacionais para desenvolver modelos de predição do TEA que levam em consideração as diferenças entre os sexos. O estudo analisou dados de mais de 75 mil crianças nascidas em 2007, juntamente com informações de suas mães, rastreando-as desde o nascimento até 2021. Os pesquisadores examinaram 20 fatores de risco pré-natais e perinatais, utilizando modelos de floresta aleatória para prever o TEA e avaliando o desempenho desses modelos com métricas como precisão e área sob a curva (AUC). Os resultados revelaram que os modelos alcançaram alta precisão e AUC tanto para a população total quanto para os grupos de meninos e meninas.
Entre os principais preditores identificados, destacam-se o índice de massa corporal (IMC) pré-gestacional, o status socioeconômico, a idade materna no parto, o sexo da criança e a instituição de parto. A análise SHAP revelou que um baixo IMC materno aumentou o risco de TEA em ambos os sexos, enquanto um IMC elevado apresentou um risco maior em meninas. Observou-se uma relação em forma de U entre o status socioeconômico e o risco de TEA, com um risco aumentado em meninos de baixa renda e meninas de renda mais alta. Esses achados ressaltam a importância de considerar fatores de risco específicos ao sexo, como o IMC pré-gestacional e o status socioeconômico, ao avaliar e prever o risco de TEA. A compreensão dessas nuances pode levar a estratégias de intervenção mais direcionadas e eficazes.
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